Practici de dezvoltare securizată
Securitatea și managementul riscurilor în AI
Angeline Corvaglia
Founder and Digital Transformation Expert
Contracarați vulnerabilitățile unice ale inteligenței artificiale
Proveniența și trasabilitatea datelor
- Proveniența datelor: originea datelor
- Trasabilitate: urmărirea traseului acestora
Cum contribuie la securitate
- Atacuri de tip data poisoning
- Date compromise
Validare și igienizare
- Verificarea datelor
- Curățarea datelor
Asigură că datele sunt:
- exacte
- relevante
- ferite de manipulări malițioase
Minimizarea datelor
- Limitarea cantității de date colectate și procesate
- Doar ce este strict necesar
Reduce riscul de:
- încălcarea confidențialității
- furtul de date
Criptare și anonimizare
- Criptare: transformă datele sensibile într-un format securizat
- Anonimizare: elimină informațiile de identificare personală
Cum contribuie la securitate:
- Atacuri care vizează extragerea datelor sensibile
Practici de codare securizată
- Reducerea vulnerabilităților din codul sursă
- Revizuiri de cod periodice
- Scanarea vulnerabilităților
- Respectarea standardelor de codare
Cum contribuie la securitate
- Atacuri asupra infrastructurii
Controale de acces
- Limitarea accesului la date
- Persoane sau entități de încredere, verificate
Cum contribuie la securitate
- Atacuri externe care exploatează vulnerabilități
Infrastructură securizată
- Protejarea hardware-ului și software-ului
- Firewall-uri
- Sisteme de detectare a intruziunilor
- Servicii cloud securizate
Cum contribuie la securitate
- Amenințări vizând infrastructura
Securitatea nu este doar responsabilitatea echipei tehnice
Efortul combinat asigură că sistemele AI sunt securizate, de încredere și fiabile.
